上海興偉學(xué)院《自然語言理解》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁上海興偉學(xué)院

《自然語言理解》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在自然語言處理的應(yīng)用中，智能寫作助手可以提供語法檢查、詞匯推薦等幫助。假設(shè)用戶正在撰寫一篇科技論文，以下哪個(gè)功能對(duì)于提高論文質(zhì)量可能最為有用？（）A.實(shí)時(shí)語法錯(cuò)誤提醒B.相關(guān)領(lǐng)域的專業(yè)詞匯推薦C.文章結(jié)構(gòu)的建議D.以上功能都同樣重要2、在自然語言處理的應(yīng)用中，若要實(shí)現(xiàn)智能文本校對(duì)系統(tǒng)，以下哪個(gè)方面是重點(diǎn)？（）A.錯(cuò)別字檢測(cè)B.語法錯(cuò)誤糾正C.以上都是D.以上都不是3、自然語言處理中的信息抽取中的關(guān)系抽取是指什么？有哪些方法可以實(shí)現(xiàn)？（）A.關(guān)系抽取提取文本中實(shí)體之間的關(guān)系，方法有基于規(guī)則、機(jī)器學(xué)習(xí)等，用于知識(shí)圖譜構(gòu)建B.關(guān)系抽取沒有意義，方法也不可行C.不確定D.關(guān)系抽取只是概念，沒有實(shí)際用途4、對(duì)于自然語言處理中的模型壓縮，以下哪種技術(shù)能夠減少模型參數(shù)數(shù)量同時(shí)保持性能？（）A.剪枝B.量化C.知識(shí)蒸餾D.以上都是5、自然語言處理中的知識(shí)圖譜構(gòu)建有助于更好地理解和處理文本。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)關(guān)于歷史事件的知識(shí)圖譜，以下哪個(gè)數(shù)據(jù)源可能最為重要？（）A.歷史書籍和文獻(xiàn)B.網(wǎng)絡(luò)百科全書C.社交媒體上的相關(guān)討論D.以上數(shù)據(jù)源同等重要6、自然語言處理中，當(dāng)進(jìn)行文本分類時(shí)，以下哪種方法可以提高對(duì)新類別數(shù)據(jù)的適應(yīng)性？（）A.在線學(xué)習(xí)B.增量學(xué)習(xí)C.主動(dòng)學(xué)習(xí)D.以上都是7、對(duì)于文本生成中的邏輯一致性問題，以下哪種方法可以進(jìn)行有效的檢測(cè)和改進(jìn)？（）A.基于邏輯規(guī)則的檢查B.引入邏輯推理模塊C.兩者結(jié)合D.以上都不是8、在情感分析任務(wù)中，若要判斷一段文本所表達(dá)的情感傾向是積極還是消極，以下哪種特征提取方法較為有效？（）A.詞袋模型B.TF-IDFC.詞嵌入D.主題模型9、在自然語言處理的語音交互中，假設(shè)要實(shí)現(xiàn)一個(gè)智能語音助手，以下關(guān)于語音交互的描述，正確的是：（）A.語音識(shí)別的準(zhǔn)確率是決定語音交互體驗(yàn)的唯一因素B.自然語言理解模塊能夠準(zhǔn)確理解各種口音和語速的語音輸入C.語音合成的質(zhì)量只取決于所使用的語音庫，與算法無關(guān)D.結(jié)合語音識(shí)別、自然語言理解和語音合成技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)流暢和智能的語音交互10、對(duì)于命名實(shí)體識(shí)別中的小樣本學(xué)習(xí)問題，以下哪種技術(shù)能夠提高模型的泛化能力？（）A.元學(xué)習(xí)B.遷移學(xué)習(xí)C.自監(jiān)督學(xué)習(xí)D.以上都是11、在文本情感分析中，若要捕捉文本中的隱含情感，以下哪種技術(shù)可能有幫助？（）A.深度學(xué)習(xí)模型B.語義分析C.上下文理解D.以上都是12、自然語言處理中的文本預(yù)處理步驟包括分詞、去停用詞等。假設(shè)要處理一個(gè)包含大量專業(yè)術(shù)語的文本，以下哪個(gè)環(huán)節(jié)可能需要特別的定制和優(yōu)化？（）A.分詞B.去停用詞C.詞干提取D.以上環(huán)節(jié)都需要13、在自然語言處理的信息抽取任務(wù)中，比如從大量的網(wǎng)頁中抽取公司的名稱、地址和聯(lián)系方式等關(guān)鍵信息。由于網(wǎng)頁的格式和內(nèi)容各不相同，存在大量的噪聲和干擾。以下哪種方法可能有助于提高信息抽取的準(zhǔn)確率？（）A.基于正則表達(dá)式的匹配B.基于深度學(xué)習(xí)的實(shí)體識(shí)別C.結(jié)合多種抽取策略和后處理方法D.完全依賴人工標(biāo)注和抽取14、自然語言處理中，當(dāng)進(jìn)行語義角色標(biāo)注時(shí)，以下哪個(gè)因素會(huì)對(duì)標(biāo)注結(jié)果產(chǎn)生重要影響？（）A.詞匯語義B.句法結(jié)構(gòu)C.上下文信息D.以上都是15、自然語言處理中，當(dāng)進(jìn)行文本分類時(shí)，以下哪種方法可以處理文本的多模態(tài)信息？（）A.融合圖像信息B.融合音頻信息C.兩者結(jié)合D.以上都不是16、對(duì)于一個(gè)中文文本，要進(jìn)行分詞處理，以下哪種分詞方法能夠更好地處理未登錄詞？（）A.基于詞典的分詞B.基于統(tǒng)計(jì)的分詞C.基于理解的分詞D.以上都不是17、在自然語言處理中，若要對(duì)大量文本進(jìn)行預(yù)處理，以下哪個(gè)操作通常是第一步？（）A.分詞B.去除停用詞C.詞干提取D.詞性標(biāo)注18、自然語言處理中，當(dāng)進(jìn)行文本分類時(shí)，以下哪種方法可以處理文本的多義性？（）A.詞向量融合B.語境分析C.多義詞消歧D.以上都是19、當(dāng)進(jìn)行文本情感分析時(shí)，以下哪種特征除了詞匯外，也對(duì)情感傾向有重要影響？（）A.句法結(jié)構(gòu)B.文本長度C.標(biāo)點(diǎn)符號(hào)D.以上都是20、在文本分類中，使用深度學(xué)習(xí)模型時(shí)，以下哪個(gè)因素對(duì)模型性能影響較大？（）A.網(wǎng)絡(luò)層數(shù)B.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量C.激活函數(shù)的選擇D.以上都是21、自然語言處理中的文本摘要生成旨在提取文本的關(guān)鍵信息。假設(shè)要為一篇長篇學(xué)術(shù)論文生成摘要，以下哪種方法可能更注重保留論文的核心觀點(diǎn)？（）A.抽取式摘要生成B.生成式摘要生成C.混合式摘要生成D.以上方法效果相同22、在自然語言處理的預(yù)訓(xùn)練模型中，如BERT，其主要優(yōu)勢(shì)在于能夠?qū)W習(xí)到什么？（）A.通用的語言表示B.特定領(lǐng)域的知識(shí)C.語法規(guī)則D.以上都不是23、自然語言處理中的文本聚類是如何進(jìn)行的？文本聚類的應(yīng)用場(chǎng)景有哪些？（）A.文本聚類根據(jù)文本特征進(jìn)行分組，應(yīng)用于文檔分類、信息檢索等場(chǎng)景，提高效率B.文本聚類是隨機(jī)的，沒有應(yīng)用場(chǎng)景C.不確定D.文本聚類沒有意義，也不可行24、在自然語言的情感分析中，我們需要判斷文本所表達(dá)的情感傾向。假設(shè)要分析一段用戶對(duì)產(chǎn)品的評(píng)價(jià)，以下哪個(gè)方面對(duì)于準(zhǔn)確判斷情感至關(guān)重要？（）A.文本中使用的形容詞和副詞B.文本的長度C.文本的寫作風(fēng)格D.文本的發(fā)布時(shí)間25、對(duì)于問答系統(tǒng)中的語義匹配問題，以下哪種表示方法能夠更好地捕捉語義相似性？（）A.詞向量平均B.句子向量C.基于深度學(xué)習(xí)的語義編碼D.以上都是二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）闡述自然語言處理中文本生成的質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)。2、（本題5分）詳細(xì)闡述自然語言處理中的多模態(tài)文本摘要中的信息融合和摘要生成方法，并舉例說明其效果。3、（本題5分）闡述自然語言處理中文本生成的多樣性提高方法。4、（本題5分）在文本生成中，如何利用預(yù)訓(xùn)練語言模型進(jìn)行條件生成？請(qǐng)說明相關(guān)方法和技術(shù)，并舉例說明其應(yīng)用。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）深入探討在文本分類問題中，使用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如支持向量機(jī)）和深度學(xué)習(xí)算法（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）時(shí)，特征工程的差異和重要性。2、（本題5分）分析自然語言處理中的可解釋性方法，如何讓模型的決策和輸出更易于理解和解釋。3、（本題5分）在輿情分析中，分析如何通過情感分析和觀點(diǎn)挖掘，預(yù)測(cè)社會(huì)輿論的走向和趨勢(shì)。4、（本題5分）詳細(xì)探討在機(jī)器翻譯中，如何處理一詞多義、多詞一義等語言現(xiàn)象，以及當(dāng)前的技術(shù)手段和面臨的挑戰(zhàn)。5、（本題5分）深入研究在文本生成任務(wù)中，束搜索算法的原理、參數(shù)設(shè)置以及對(duì)生成文本質(zhì)量和多樣性的影響，并提出優(yōu)化建議。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）文本分類是自然語言處理的基礎(chǔ)任務(wù)之一，在垃圾郵件過濾、文檔分類、主題分類等方面有廣泛應(yīng)用。請(qǐng)深入論述文本分類的主要算法和模型，如樸素貝葉斯、支持向量機(jī)、決策樹等，分析其在處理大規(guī)模文本